en aeronáutica se centra en la aplicación avanzada de métodos estadísticos para evaluar el uplift y generar contrafactuales en el diseño experimental, integrando técnicas de modelado causal con simulaciones CFD, análisis de dinámica/control y evaluación de sistemas FBW. El enfoque interdisciplinar abarca áreas troncales como aerodinámica, aeroelasticidad y certificación bajo normativas de seguridad, combinando herramientas como HIL, SIL y análisis multivariable para optimizar el rendimiento de plataformas eVTOL y tiltrotor mediante ensayos controlados y análisis de sensibilidad en condiciones operativas reales.
Los laboratorios especializados facilitan ensayos robustos con integración de adquisición de datos, análisis vibracional y acústico, garantizando la trazabilidad y alineamiento con normativa aplicable internacional y estándares como ARP4761, FAA Part 27/29 y EASA CS-27/CS-29. La formación incluye roles en Ingeniería de Ensayos, Analítica de Datos, Certificación, Diseño Experimental y Control de Calidad, capacitando a profesionales para abordar desafíos en diseño aeronáutico mediante experimentación causal y ensayos A/B con evidencia cuantificable y fiabilidad normativa.
8.500 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Fundamentos de causalidad: definiciones, tipos de causalidad, relación causal vs correlación y marcos de referencia para entornos navales
1.2 A/B Testing: diseño experimental básico, aleatorización, hipótesis, grupos de control y tratamiento
1.3 Uplift y contrafactuales: estimación de impacto incremental, modelos uplift y resultados contrafactuales
1.4 Diseño de ensayos: tamaño de muestra, poder estadístico, duración, análisis intermedio y preregistro
1.5 Diseños de experimentos avanzados: diseños factoriales y multifactoriales, bloques aleatorizados y control de variables externas
1.6 Análisis de resultados y métricas: pruebas estadísticas, p-valor, intervalos de confianza, interpretación para sistemas navales y simuladores
1.7 Supuestos, sesgos y validez: suposiciones de homogeneidad, independencia, sesgos de selección y fuga de información
1.8 Implementación en entornos navales: uso de simuladores, experimentos en plataformas de entrenamiento y pruebas de sistemas de navegación
1.9 Ética, seguridad y cumplimiento: consideraciones de seguridad, privacidad y normativas en pruebas de campo
1.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo
2.1 Fundamentos de causalidad en diseño experimental: definiciones, marco de resultados potenciales, DAGs y contrafactuales, A/B testing
2.2 Diseños experimentales avanzados: randomización estratificada, bloqueos, diseños factoriales (completo y fraccionado) y ensayos adaptativos
2.3 A/B Testing, uplift y contrafactuales: estimación de efectos incrementales, uplift modeling, ITT/ATE/ATT y manejo de sesgos
2.4 Diseño de experimentos orientados a ingeniería causal: plan de muestreo, asignación de unidades, control de covariables y análisis de potencia
2.5 Contrafactuales y simulación de escenarios: Rubin Causal Model, synthetic controls, generación y validación de escenarios contrafactuales
2.6 Análisis de datos de ensayos causales: estimadores ATE/ATT/ITT, bootstrap, errores estándar robustos y manejo de datos faltantes
2.7 Validación y robustez de modelos causales: pruebas de falsación, replicabilidad, pruebas de sensibilidad y validación externa
2.8 Gestión de riesgos y gobernanza de experimentos: go/no-go, matrices de riesgo, control de cambios y aplicación de conceptos TRL/CRL/SRL en tecnología naval
2.9 Integración operativa y diseño para mantenibilidad: MBSE/PLM, trazabilidad de cambios, modular swaps y escalabilidad en entornos navales
2.10 Caso práctico: go/no-go con risk matrix en una implementación de tecnología de propulsión naval
3.1 Principios de causalidad en A/B testing naval: definiciones, correlación vs causalidad, efectos promedio y heterogéneos, supuestos de ignorabilidad y estabilidad temporal
3.2 Diseño de experimentos en entornos navales: aleatorización, grupos de control, tamaño de muestra, poder estadístico, bloqueo y estratificación, replicación
3.3 A/B Testing aplicado a operaciones y logística navales: pruebas de procedimientos, rutas, consumo de combustible, mantenimiento
3.4 Uplift en operaciones navales: estimación de efectos heterogéneos por buque, misión o zona, estrategias de implementación
3.5 Contrafactuales y resultados potenciales: marcos de resultados potenciales y estimación de efectos contrafactuales, métodos de matching y reponder
3.6 Diseño experimental avanzado: diseños factoriales, fraccionados, bloqueo, diseño de parcelas y diseños crossover adaptados a entornos operativos
3.7 Validez interna y externa en experimentación naval: amenazas y mitigaciones
3.8 Métricas de causalidad y estimación de efectos: ATE, ATT, ITE, uplift, métricas de rendimiento e intervalos de confianza
3.9 Implementación práctica: herramientas y flujos de trabajo (DoWhy, CausalML, Python/R, trazabilidad y reproducibilidad)
3.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos
4.1 Definición de causalidad y diferencia entre correlación y causalidad
4.2 Introducción a A/B testing en entornos navales: objetivos, H0 vs H4
4.3 Diseño experimental básico: randomización, control y tratamiento
4.4 Medidas de rendimiento y métricas para pruebas en operaciones navales
4.5 Contrafactuales: qué habría pasado si no se hubiera aplicado la intervención
4.6 Uplift y segmentos: estimación de efecto incremental por grupos
4.7 Diseño de ensayos robustos: tamaño de muestra, potencia, y error tipo I/II
4.8 Validez interna y externa en pruebas en buques y sistemas
4.9 Sesgos comunes en pruebas en entornos marítimos y cómo mitigarlos
4.10 Casos prácticos cortos de causalidad en operaciones navales y simuladores
5.1 Fundamentos de la Causalidad: ¿Qué es y por qué es crucial?
5.2 Diferencias clave entre correlación y causalidad
5.3 Introducción al Diseño Experimental: Conceptos básicos
5.4 Tipos de Experimentos: A/B Testing, Múltiples Grupos, etc.
5.5 Variables: Independientes, dependientes y de control
5.6 Diseño de un Experimento Sencillo: Pasos clave
5.7 Métricas y KPIs: Selección y definición
5.8 Introducción a A/B Testing: Conceptos y ejemplos
5.9 Consideraciones éticas en la experimentación
5.10 Herramientas y plataformas para la experimentación
6.1 Diseño de Experimentos: Introducción y Fundamentos
6.2 A/B Testing: Implementación y Análisis de Resultados
6.3 Uplift Modeling: Identificación de Efectos Diferenciales
6.4 Contrafactuales: Análisis de Escenarios Hipotéticos
6.5 Diseño de Ensayos: Estrategias Avanzadas
6.6 Métricas Clave y Evaluación de Resultados
6.7 Herramientas y Plataformas de Experimentación
6.8 Caso Práctico: Diseño y Evaluación de un Experimento
6.9 Consideraciones Éticas en la Experimentación
6.10 Optimización Basada en Datos: Conclusiones y Próximos Pasos
7.1 Conceptos Fundamentales de Causalidad: Diferencia entre Correlación y Causalidad
7.2 Modelos Causal: Diagramas Causal y Lenguaje Causal
7.3 Introducción a A/B Testing: Diseño y ejecución de experimentos A/B básicos
7.4 Introducción a Uplift Modeling: Identificación de grupos objetivo
7.5 Contrafactuales: Fundamentos y aplicaciones iniciales
7.6 Principios de Diseño Experimental: Aleatorización y control
7.7 Sesgos Comunes en la Experimentación: Identificación y mitigación
7.8 Métricas Clave y KPI’s en Causalidad: Selección y análisis inicial
7.9 Herramientas y Plataformas para la Experimentación: Visión general
7.10 Caso de Estudio: Aplicación Práctica de los Conceptos Aprendidos
8.1 Introducción a la Experimentación Causal: Fundamentos y Conceptos Clave
8.2 Diseño de Experimentos A/B: Estrategias y Mejores Prácticas
8.3 Análisis Uplift: Identificando el Verdadero Impacto
8.4 Contrafactuales: Simulando Escenarios y Evaluando Alternativas
8.5 Diseño Avanzado de Ensayos: Técnicas y Metodologías
8.6 Implementación y Ejecución de Experimentos: Pasos Clave
8.7 Análisis de Datos y Evaluación de Resultados: Métricas e Interpretación
8.8 Herramientas y Plataformas para la Experimentación Causal
8.9 Ética y Responsabilidad en la Experimentación
8.10 Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas
9.1 Introducción a las métricas causales y su importancia
9.2 Diseño de experimentos A/B para medir el impacto
9.3 Análisis de Uplift Modeling: identificando el efecto incremental
9.4 Contrafactuales: simulando escenarios y resultados alternativos
9.5 Diseño de ensayos avanzados para la causalidad
9.6 Métricas clave para evaluar la causalidad en experimentos
9.7 Herramientas y software para el análisis causal
9.8 Interpretación y comunicación de resultados causales
9.9 Consideraciones éticas en la experimentación causal
9.10 Aplicaciones prácticas y casos de estudio
10.1 Definición y alcance del proyecto causal
10.2 Selección de métricas clave y objetivos de negocio
10.3 Diseño de experimentos A/B: variables, grupos de control y tratamiento
10.4 Implementación de pruebas Uplift: identificación de segmentos y análisis
10.5 Construcción de contrafactuales: modelado y simulación de escenarios
10.6 Estructura de ensayos: diseño de la muestra y duración
10.7 Análisis de resultados: interpretación y validación
10.8 Reporte y visualización: comunicación efectiva de hallazgos
10.9 Toma de decisiones basadas en los resultados del diseño causal
10.10 Escalabilidad y optimización del proyecto
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).